Machine Learning: o que é e qual a sua importância?

Boas empresas resolvem problemas, não apenas constroem produtos ou serviços. É fácil se perder nos jargões da internet industrial: big data, internet das coisas, dispositivos conectados, sem apreciar o problema que eles estão tentando resolver.

Independentemente da indústria – manufatura, saúde, transporte ou aviação – tempo de inatividade é um problema real que custa bilhões de dólares para as empresas e para a economia. Na saúde, pode literalmente custar a vida das pessoas. Software, big data, analytics e machine learning são algumas ferramentas que estão sendo usadas para resolver esse problema.

O que é machine learning?

Nos próximos 50 anos, nossos computadores de hoje provavelmente vão parecer tão primitivos e limitados quanto consideramos o primeiro Windows 1.0. Qualquer que seja o pulo entre agora e esse momento, isso provavelmente acontecerá por conta do machine learning.

Machine learning é basicamente a diferença entre um sistema computacional que apenas arquiva e recupera dados, com outro que pode reconhecer, agrupar e classificar dados sem um programa explícito.

Algumas pessoas definem o machine learning como uma forma de inteligência artificial, ou seja, algoritmos que são direcionados por dados ao invés de programação, que podem aperfeiçoar e se desenvolver com o tempo a partir da interação com usuários.

O machine learning é grande parte do que faz nossos smartphones inteligentes, de como as ferramentas de pesquisa se adequam ao nosso gosto e preferência, de como podemos confiar que nossa caixa de spam realmente será preenchida de spams. Sabe aquele sentimento de que o Facebook sabe demais sobre você? Que tem a habilidade de prever o que você poderá querer ver antes que você saiba? Isso é machine learning.

Machine learning e as mentes

Tão inteligentes quanto são nossos computadores, ainda assim eles só são bons a partir de algoritmos gerados por seres humanos. A forma com que os algoritmos aprendem normalmente cai em duas categorias: aprendizado supervisionado ou não supervisionado.

No aprendizado supervisionado, os dados são classificados de forma que ajude o programa a tomar decisões. No aprendizado não supervisionado, o algoritmo faz conexões sem etiquetas, ou seja, ele se desenvolve agrupando dados para descobrir semelhanças por conta própria. Se um programa possui a combinação dos dois tipos de aprendizado, ele pode ser chamado de semi-supervisionado ou aprendizado ativo.

A big data e o machine learning precisam de você

Máquinas são inteligentes apenas porque os seres humanos que as programam são. Empresas que resolvem problemas para além de construir tecnologias serão as que resistirão ao tempo. Algumas formas de começar a fazer isso são:

. Abraçar a revolução industrial da internet requer uma mudança de comportamento e cultura. Isso é melhor alcançado criando uma narrativa atraente, baseada em dados e suportada pela educação.

. Dados nunca são o gargalo de uma empresa, não existe escassez de dados, o que existe é a falta de capacidade de traduzi-los em ações inteligentes. Capacite indivíduos para essa atividade desde já.

. Domínio de campo e experiência técnica precisam caminhar juntos para fazer um verdadeiro impacto.

Vantagens do Machine Learning

1. Aprendizado com os dados

O machine learning é a aplicação que torna possível analisar altos volumes de dados complexos — e as máquinas ainda aprendem com eles. Com o auxílio dessa tecnologia, é viável criar algoritmos eficazes que possam fazer previsões de cenário livres dos erros provocados por fator humano.

Assim, com o uso das novas tecnologias, prever o sucesso do lançamento de produtos ou demandas do semestre fica bem mais fácil com base no histórico de vendas analisado, por exemplo.

2. Aumento da produtividade

O machine learning pode substituir e automatizar vários dos processos internos que até pouco tempo atrás só poderiam ser desempenhados por seres humanos. E mais: as tarefas ganham em velocidade e assertividade.

Sua empresa lucra com identificações ágeis de problemas, análises de relatórios, respaldo para tomadas de decisões e outros tipos de solidificação dos processos que não seriam possíveis sem a ciência da computação.

E, ao aproveitar as vantagens do machine learning, você evita que a equipe perca tempo com atividades que podem ser automatizadas, liberando os colaboradores para que trabalhem com tarefas de caráter estratégico. Ou seja, a produtividade cresce sem a necessidade de incrementar o quadro de funcionários.

3. Redução de custos

Além de elevar a produtividade da companhia, a aprendizagem de máquina também facilita a substituição de serviços prestados por fornecedores por soluções mais práticas. Podemos citar o uso dos sistemas de machine learning que leem cláusulas contratuais e traduzem o linguajar jurídico para termos mais compreensíveis, por exemplo.

O próprio sistema pode identificar itens faltantes no contrato ou cláusulas equivocadas, como alguma taxa que não estava acordada. Assim, a empresa pode dispensar a contratação de um advogado, que teria a função de ler o documento, apenas.

E a sua empresa, já utiliza soluções de Machine Learning?  Compartilhe conosco seu comentário.

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Fontes: YouTube – Google    Mastertech

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